Maku­la­de­ge­ne­ra­ti­on und Prädik­to­ren für Progression

Künstliche Intelligenz integriert bildgebende Biomarker mit anderen Risikofaktoren

1. August 2022

LUJ-NAPOCA (Bier­mann)  — Die Spec­tral-Domain-OCT (SD-OCT) ermög­licht es, struk­tu­rel­le Verän­de­run­gen der verschie­de­nen reti­na­len Schich­ten zu charak­te­ri­sie­ren und diese als prädik­ti­ve Biomar­ker für eine Progres­si­on von einer inter­me­diä­ren zur fort­ge­schrit­te­nen AMD (geogra­phi­sche Atro­phie [GA] bzw. choro­ida­le Neovasku­la­ri­sa­ti­on [CNV]) zu nutzen. Da diese Scan-Analy­sen jedoch bei subjek­ti­ver Bewer­tung teil­wei­se unge­nau ausfal­len, wurden maschi­nel­le Lern­al­go­rith­men für eine auto­ma­ti­sier­te Bild­ana­ly­se entwi­ckelt, die frühe Anzei­chen der AMD erken­nen, den Schwe­re­grad beur­tei­len sowie die Progno­se für eine Progres­si­on nur mit SD-OCT-Aufnah­men allei­ne oder mit ande­ren inte­grier­ten gene­ti­schen und/oder sozio­de­mo­gra­fi­schen Risi­ko­fak­to­ren vorher­sa­gen können.

Die Forscher ermit­tel­ten nach einer Lite­ra­tur­re­cher­che in PubMed anhand von 7 Studi­en folgen­de prädik­ti­ve Biomar­ker für eine AMD-Progression:

Drusen, OCT-reflek­tie­ren­de Drusen-Substruk­tu­ren (ODS), reti­ku­lä­re Pseu­do­dru­sen ([RPD]; synonym subre­ti­na­le druseno­ide Abla­ge­run­gen), hyper­re­flek­tie­ren­de Foci (HRF), subpig­men­t­epi­the­lia­le hyper­re­flek­tie­ren­de Spal­ten, Desin­te­gri­tät der Ellip­so­id-Zone (EZ), Drusen mit subre­ti­na­ler Flüs­sig­keit (SRF), erwor­be­ne vitel­li­for­me Läsio­nen (AVL), Verdi­ckung des reti­na­len Pigmen­t­epi­thels (RPE), druseno­ide PE-Abhe­bung (PED), fokale unre­gel­mä­ßi­ge Verdün­nung der Photo­re­zep­tor­schicht (äußere Körner­schicht [ONL] und EZ), naszie­ren­de (entste­hen­de) GA sowie GA als inkomplette/komplette äußere Netz­hautatro­phie (iORA/cORA) bzw. inkomplette/komplette RPE- und äußere Netz­hautatro­phie (iRORA/cRORA).

Die Reti­no­lo­gen konn­ten nun mittels eines Rankings der einzel­nen morpho­lo­gi­schen Merk­ma­le, basie­rend auf dem maschi­nel­len Lernen, das Ausmaß des Risi­kos für eine Progres­si­on vorher­sa­gen. Zudem konnte bspw. bei einer kombi­nier­ten Analy­se (SD-OCT-Aufnah­men und gene­ti­sche Fakto­ren) gezeigt werden, dass die fovea­le Drusen­flä­che sowie die mitt­le­re Drusen­re­flek­ti­vi­tät eine Konver­si­on zur CNV erhö­hen und die gene­ti­sche Vari­an­te rs61941274 (ACAD10-Locus) das Risiko zusätz­lich steigert.

Autoren: Damian I et al.
Korrespondenz: Simona Delia Nicoara; stalu@umfcluj.ro
Studie: SD-OCT Biomarkers and the Current Status of Artificial Intelligence in Predicting Progression from Intermediate to Advanced AMD
Quelle: Life (Basel) 2022, Mar 19;12(3):454.
Web: dx.doi.org/10.3390/life12030454

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